Архитектура Трансформеров уперлась в стену квадратичной сложности O(n²), или «Тиранию Квадрата». В статье мы разбираем два пути решения этой проблемы: Mixture-of-Experts (MoE), масштабирующий знания, и State Space Models (SSM), масштабирующий контекст. Это сравнительный анализ архитектур, которые определяют будущее AI. Читать далее
При просмотре последних опубликованных статей вы можете заметить в названиях слово «MoE». Что же означает это «MoE» и почему его так часто используют сейчас? В этом наглядном руководстве мы подробно рассмотрим этот важный компонент с более чем 50 иллюстрациями: Смесь Экспертов (MoE)! Читать далее
A vulnerability in Cisco Smart Software Manager On-Prem (SSM On-Prem) could allow an authenticated, remote attacker to cause a denial of service (DoS) condition on an affected device. This vulnerability is due to incorrect handling of multiple simultaneous device registrations on Cisco SSM On-Prem. An attacker could exploit this vulnerability by sending multiple device registration requests to Cisco SSM On-Prem. A successful exploit could allow the attacker to cause a DoS condition on an affected device.
← Предыдущая глава | В чём секрет успеха трансформеров?В последние годы трансформеры стали самой успешной архитектурой нейронных сетей, особенно в задачах обработки естественного языка. Теперь они близки к тому, чтобы стать SOTA для задач компьютерного зрения тоже. Успех трансформеров обусловлен несколькими ключевыми факторами: их механизм внимания, возможность легкой параллелизации, предварительное обучение без учителя и большое количество параметров. Читать далее